Kluczowym ogniwem RAG jest pierwsze słowo: "Retrieval" — czyli precyzyjne odnalezienie właściwego kontekstu. Precyzyjne! Tak, tak - precyzyjne!

⚠️ Bazy wektorowe mogą Ci zaszkodzić!

Bazy wektorowe dają możliwość modne wyszukiwanie poprzez embeddingi — i czasami faktycznie potrafią robić wrażenie. Kuszą Cię obietnicą znajdywania rzeczy "podobnych", często odkrywając zaskakujące połączenia w treści. Znasz to?

Ale tu właśnie kryje się największe zagrożenie:

• Podobieństwo ≠ trafność, to, że coś jest podobne, nie znaczy, że jest tym czego użytkownik szuka
• Mała zmiana zapytania = wielkie problemy, niestety wektorowy mechanizm wyszukiwania często reaguje nieprzewidywalnie na minimalne zmiany zapytania. Rezultatem są odpowiedzi przypadkowe, błędne lub całkowicie pozbawione sensu.

Efekt końcowy? Zaczynasz obwiniać LLM za halucynacje.

Prawdziwy problem tkwi w fundamentalnych brakach kontroli jakości tradycyjnych implementacji RAG. To właśnie ten problem powoduje, że tak wiele projektów opartych na LLM nigdy nie wychodzi poza fazę PoC, grzęznąc w niekończącym się cyklu poprawek i rozczarowań w środowiskach produkcyjnych. Zacznij od naprawienia Retrievalu!

Naucz się jak uniknąć największych błędów RAG

Poznaj strategię stabilnych, skutecznych i przewidywalnych wdrożeń LLM.

Koniec z pustymi obietnicami – czas na realne rezultaty!

Masz dość marnowania zasobów na metody LLM, które obiecują cuda, a dostarczają chaos, frustrację i wysokie koszty? Większość "internetowych ekspertów" powiela utarte schematy pełne fundamentalnych błędów, ignorując krytyczną potrzebę systemowej kontroli nad danymi, które trafiają do Twoich modeli.

W DataWorkshop Lab spędziłem setki godzin na testowaniu i głębokiej analizie wielu podejść do RAG.

Sprawdziłem:

• ✅ Co naprawdę działa w praktyce na produkcji, a co jest tylko szumem marketingowym
• ✅ Gdzie zawodzą popularne narzędzia i gotowe rozwiązania
• ✅ Jak uniknąć błędów, które większość projektów rozkładają na łopatki

Odkryłem granice popularnych technik i narzędzi, jasno widząc powody ich porażek tam, gdzie kluczowa jest:

• stabilność
• przewidywalność
• audytowalność
• bezpieczeństwo informacji

Przekazuję Ci skondensowaną, sprawdzoną w boju metodologię wdrażania efektywnych rozwiązań RAG, których fundamentem jest kontrola jakości danych w Twoim systemie.

To nie są teoretyczne rozważania – to konkretna, sprawdzona w praktyce metoda, która prowadzi Cię bezpiecznie przez wdrożenie LLM oszczędzając tygodnie chaosu i tysiące złotych.

• 👉 Zapomnij o pustych marketingowych obietnicach
• 👉 Zapomnij o błędach popełnianych przez 90% rynku (pewnie i więcej niż 90%)
• ✅ Zdobądź wiedzę, której nie znajdziesz w internecie